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計量化交易策略的開發與運用 法人版
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吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業,其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為東吳大學數學系助理教授,致力於推廣資金管理的數學與研發金融交易策略,期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。
吳牧恩/一個賭徒的告白 2:交易策略建構與分析,為何你該賭小一點?
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我們希望藉由近幾年資料科學的興起,推廣正確的金融交易知識,包括金融資料分析與建立自己的演算法交易事業。自己的策略自己做,自己的風險自己控,自己的部位自己顧。在本課程裡,1 就是 1,2 就是 2,40 就是 40 (事實),沒有怪力亂神,沒有定義不清,一切的一切,統計說話,數據說話!本課程與上一課程 (用 R 輕鬆做交易策略分析及自動下單) 部分重覆,本次除針對理論做更深入講解,亦增加股票、期貨、選擇權開發實務分享。
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There exist thousands of academic research papers written on trading strategies. Learn what these academics found out and how we can use their knowledge in the trading world. The webinar covers: - Overview of research in a field of quantitative trading - Taxonomy of quantitative trading strategies - Where to look for unique alpha - Examples of lesser-known trading strategies - Common issues in quant research Learn more about our EPAT™ course here: https://www.quantinsti.com/epat/ Most Useful links Join EPAT – Executive Programme in Algorithmic Trading: https://goo.gl/3Oyf2B Visit us at: https://www.quantinsti.com/ Like us on Facebook: https://www.facebook.com/quantinsti/ Follow us on Twitter: https://twitter.com/QuantInsti Access the webinar recording here: http://ow.ly/1YwO30dz5FD Know more about EPAT™ by QuantInsti™ at http://www.quantinsti.com/epat/
Classification of quantitative trading strategies webinar ppt
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KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
明日使えないすごいビット演算
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Wang, Ziyu, et al. "Dueling network architectures for deep reinforcement learning." Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning, PMLR 48:1995-2003, 2016.
論文紹介:Dueling network architectures for deep reinforcement learning
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Kazuki Adachi
ZIPなどに使われるDeflate圧縮アルゴリズムについての説明
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Presentation slide for IEEE Data Science and Advanced Analytics(DSAA) 2020 October 9th, 2020
RIC-NN: A Robust Transferable Deep Learning Framework for Cross-sectional Inv...
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Ethereumのスケーリング技術である、Optimistic Rollupについての解説です。
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最小カットを使って「燃やす埋める問題」を解く
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2019年8月20日 第43回強化学習アーキテクチャ勉強会での発表資料です. https://rlarch.connpass.com/event/143128/
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